最近我们被客户要求撰写关于温度时间序列的研究报告，包括一些图形和统计输出。相关视频：在Python和R语言中建立EWMA，ARIMA模型预测时间序列
至少有两种非平稳时间序列：具有趋势的时间序列和具有单位根的时间序列（称为单整时间序列）。单位根检验不能用来评估时间序列是否平稳。它们只能检测单整时间序列。季节性单位根也是如此。视频：向量自回归VAR数学原理及R软件经济数据脉冲响应分析实例
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2024-07-09 19:40:34
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向量自回归 (VAR) 是一种随机过程模型，用于捕获多个时间序列之间的线性相互依赖性。 VAR 模型通过允许多个进化变量来概括单变量自回归模型（AR 模型）。VAR 中的所有变量都以相同的方式进入模型：每个变量都有一个方程式，根据其自身的滞后值、其他模型变量的滞后值和一个误差项来解释其演变。 文章目录一、简介二、VAR模型公式背后的直觉三、在Python中构建VAR模型3.1 导包3.2 导入数据
# Python中var向量自回归实现教程
## 1. 整体流程
首先我们需要了解整体的流程，可以用下面的表格来展示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | ------------------ |
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 创建自回归模型 |
| 3 | 训练模型 |
| 4
原创
2024-06-05 05:18:40
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1. 风险价值（VaR）简述风险价值（value at risk，VaR）是指在一定的持有期和给定的置信水平下，利率、汇率、股价等风险因子发生变化时可能对投资组合造成的潜在最大损失。例如：持有期 1 天、置信水平 95% 的情况下，计算得到的 VaR 值为 1000 万元，则表明该投资组合在1天中有 95%的可能性损失不会超过1000万，换句话说，1 天中，有5%的可能性损失会超过 1000 万元
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2023-07-24 16:10:26
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# 使用Python实现“var计量方法”
## 一、理解 var 计量方法
“Var”是“Value at Risk”的缩写，代表在一个特定的时间框架内金融投资损失的最大可能值。Var计量方法在金融领域非常重要，用于评估投资风险。
## 二、实现流程
在实现var计算的方法之前，我们需要明确一个流程。下面这个表格详细描述了实现的步骤。
| 步骤 | 描述 |
|------|-----
原创
2024-10-01 09:55:43
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VaR方法(Value at Risk，简称VaR），称为风险价值模型，也称受险价值方法、在险价值方法，常用于金融机构的风险管理，于1993年提出。 VaR方法提出的背景 VAR方法的运用 传统的ALM(Asset-Liability Management,资产负债管理)过于依赖报表分析，缺乏时效性 ...
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2021-10-29 20:56:00
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前言在上一篇文章《机器学习简单线性回归模型》中我们讲解分析了Python机器学习中单输入的线性回归模型，但是在实际生活中，我们遇到的问题都是多个条件决定的问题，在机器学习中我们称之为多元或多输入的问题，在性回归分析中，通常也都是多输入的问题。下面我们就来简单的分析一下多元情况下的线性回归分析问题。多元回归模型我门首先看一个运输公司的运输时间的数据实例：上表中的数据是运输公司的运输时间和运送英里数、
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2023-07-04 23:00:02
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在论文的写作中，向量自回归（VAR）模型是经常用的一个模型，同时它也是多维时间序列模型的最核心内容之一。VAR模型主要是考察多个变量之间的动态互动关系，从而解释各种经济冲击对经济变量形成的动态影响。这种动态关系可通过格兰杰因果关系、脉冲响应以及方差分解来进一步明确和可视化。 在运用向量自回归VAR模型时，应该注意以下几个问题： 问题一：是不是要求变量都是平稳的时间序列？ 答：首先这个问题没有一个
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2024-01-08 13:50:10
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原标题：这些Python Number 知识你需要了解！如果把编程比作建房子，那么数据就是建材。而建材有砖头、水泥、木头、钢材等，不同类型的建材配合工作，才能把房子建好。编程也一样，不同类型的数据类型配合工作才能让我们高效编程，完成想要实现的功能！Python中有六种数据类型，分别是：——Number(数字)——String（字符串）——List（列表）——Tuple（元组）——Set（集合）——
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2023-06-26 22:56:55
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一：变量var = "First"
print(var)
var = "Second"
print(var)添加变量var并多次赋值打印，结果显示python将始终记录变量的最新值。二：变量命名规范1、变量名只能包含字母，数字和下划线。变量名能以字母或下划线开头，但不能以数字开头。例如，变量可命名为var_1，但不能为1_var。2、变量名不能包含空格，可使用下划线来分割其中的单词。3、不要将Py
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2023-09-30 16:45:56
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本文概括了使用向量自回归模型(VAR)的若干操作要点，每一点都是经验的总结，也都是新手容易踩坑的地方。向量自回归(VAR,Vector Auto regression)常用于预测相互联系的时间序列系统以及分析随机扰动对变量系统的动态影响。VAR方法通过把系统中每一个内生变量，作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而回避了结构化模型的要求。Engle和Granger(1987a
# 如何实现Var python
## 简介
在Python中，变量是存储信息的容器。使用变量可以方便地存储和操作数据。本文将向刚入行的小白介绍如何在Python中实现"Var python"。
## 实现步骤
下面是实现"Var python"的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 定义一个变量 |
| 步骤2 | 给变量赋值 |
| 步骤3 |
原创
2023-10-24 12:14:36
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day12知识补充json模块第三方模块requests模块xml知识补充1、python内部为我们也提供很多全局变量
2、在 .py 文件里面；使用 vars() 可以查看python为当前 .py 文件提供的所有的全局变量
3、创建一个空的 .py 文件；使用 vars()；查看全局变量
主要的：
1、 __doc__：.py 文件的注释扩展：
文件的注释；在一个文档的开头用三个
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2023-08-13 22:05:27
53阅读
statsmdels.tsa 模块中的 VAR 类。import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")学习# encoding: gbkimport pandas as pd
import numpy as np
import arrow
import re
import matplotlib.pyplot as plt
import time
#
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2024-01-31 22:57:35
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线性回归是一种统计方法，用于对响应变量和解释变量之间的线性关系进行建模。回归函数描述了给定解释变量的响应变量的期望值，并通过线性函数进行建模。在本文中，我们将回顾线性回归背后的理论，以及如何使用python scikit-learn中的机器学习库实现线性回归模型。给定p维输入向量： 我们想要预测一个实值响应Y。线性回归模型允许我们预测Y，给定输入向量X有如下形式: 该模型描
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2023-08-31 07:45:02
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PCA(Principal Components Analysis)即主成分分析，也称主分量分析或主成分回归分析法，是一种无监督的数据降维方法，在机器学习中常用于特征降维提取主要特征以减少计算量。PCA主要原理是将高维原数据通过一个转换矩阵，映射到另一组低维坐标系下，从而实现数据降维。举个简单的例子，设X1，X2为两组数据，将他们以坐标的形式画在坐标轴中，如下图所示， 图中点的横纵坐标分别为X1，
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2024-04-19 15:39:22
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NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中var方法的使用。原文地址：Python numpy.var函数方法的使用...
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2022-06-08 05:09:43
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本章将正式开始时间序列分析方法的内容，我们会先从统计学方法开始讲起，这类方法最为传统，在学术研究和工业模型等领域都已经有了十分广泛的应用。这类方法和线性回归有一定类似，会用到线性回归来解释不同时间下数据点之间的关系。
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2023-08-01 15:07:13
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Autoregressive Integrated Moving Average Model，即自回归移动平均模型。它属于统计模型中最常见的一种，用于进行时间序列的预测。其原理在于：在将非平稳时间序列转化为平稳时间序列的过程中，将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。 其实就是三大块的整合1.自回归model自回归模型是
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2023-11-20 11:23:00
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逻辑回归（Logistic Regression）是一种二分类（或多分类）的机器学习算法，用于建立分类模型并预测新的数据。该算法的基本思想是，根据输入数据的特征值计算出一个或多个数值，将其映射到一个概率值，用于表示该数据属于某一类的概率。具体来说，逻辑回归将一个线性方程和一个特定的函数（称为sigmoid函数）相结合，以将输入数据映射到一个介于0和1之间的值，该值可以被解释为属于某一类的概率。逻辑
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2023-10-08 07:16:22
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